通俗理解“Schmidt正交化”和“正交矩阵” 此博文包含图片 (2015-05-19 09:50:47) 施密特正交化在空间上是不断建立垂直于原次维空间的新向量的过程。 如图β2垂直于β1(1维)

本文详细介绍了施密特正交化过程,即如何从一组线性无关向量中构造出正交向量组,并解释了正交矩阵的概念及其性质。通过施密特正交化,我们可以得到一个正交基底,该基底能够简化许多数学运算。此外,还讨论了正交矩阵的特点,包括其逆矩阵等于其转置,以及它们在保持向量长度和角度不变方面的特性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

通俗理解“Schmidt正交化”和“正交矩阵”



施密特正交化在空间上是不断建立垂直于原次维空间的新向量的过程。

如图β2垂直于β11维)构建新2维,β3垂直于β1β22维)构建新3维。

新βn等于αn减去αn在各βii最大到n-1)上的投影矢量的结果。

投影矢量可理解为α在沿β方向上的分解量,即某Scalar倍乘β,故β前的系数,其分子分母均为内积。

通俗理解“Schmidt正交化”和“正交矩阵”

按此步骤归纳,若α1,α2,…αn是线性无关向量组,则β1,β2,…βn是与其等价的正交向量组。

正交矩阵内列(行)向量组是正交单位向量组,即ATA=E,故计算A逆只需转置。

由于正交变换作用后,保持向量长度、两向量间夹角不变。故可理解为某种旋转或反射。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值